Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Моделювання кредитоспроможності юридичних осіб на основі дискримінантного аналізу

Legal entities creditworthiness modeling using discriminant analysis and neural networks

DOI:

10.33111/nfmte.2014.120

Анотація: Метою проведеного в статті дослідження була розробка ефективних економіко-математичних методів і моделей оцінювання кредитоспроможності юридичних осіб — позичальників банківських установ, призначених для зниження їх кредитних ризиків. У статті визначено концептуальні аспекти моделювання кредитоспроможності юридичної особи на основі системи фінансових коефіцієнтів. Обґрунтовано, що для оцінки кредитоспроможності вітчизняних підприємств є достатнім використання кількох фінансових коефіцієнтів, зокрема, коефіцієнтів миттєвої та загальної ліквідності, співвідношення дебіторської і кредиторської заборгованості, рентабельності продажу, оборотності кредиторської заборгованості, автономії та кредитоспроможності. У дослідженні дістав подальшого розвитку синтез кількох підходів до оцінки кредитоспроможності позичальників, що ґрунтуються на застосуванні методів дискримінантного аналізу, класифікаційних функцій, а також нейронних мереж персептронного типу та на базі радіально-базисних функцій. Для оцінки кредитоспроможності множина юридичних осіб розподіляється на 4 класи: підприємства з високою, задовільною, низькою та незадовільною кредитоспроможністю. Якщо кредитоспроможність позичальника є високою, банківській установі рекомендовано прийняти рішення про надання кредиту, задовільною — надати кредит за умови забезпечення його ліквідною заставою, низькою або незадовільною — відмовити юридичній особі у наданні кредиту. Тестування побудованих моделей підтвердило високий рівень їх ефективності. Побудовані в дослідженні економіко-математичні моделі дозволяють істотно підвищити точність оцінювання кредитоспроможності потенційного позичальника та мінімізувати рівень кредитного ризику банківської установи
Abstract: The aim of the article is to develop effective economic and mathematical methods and models of assessment of legal entities creditworthiness, aimed at reducing of credit risk of borrowers of banking institutions. There are determined the conceptual aspects of modeling of legal entity creditworthiness on the basis of the system of financial ratios. The article proves that it is enough to use such financial ratios as instant and overall liquidity, ratio of accounts receivable and payable, return on sales, payable turnover, autonomy and solvency ratio in order to assess the creditworthiness of domestic enterprises. The synthesis of several approaches to the assessment of creditworthiness of a borrower, based on the use of methods of discriminant analysis, classification functions and neural networks of perceptron type, as well as on radial basis functions is developed in the article. For the purpose of assessment of creditworthiness the set of legal entities is divided into 4 classes: companies with high, satisfactory, low and unsatisfactory creditworthiness. If the creditworthiness is high it’s recommended to bank to grant loan, if it is satisfactory — to lend provided that the loan is secured by liquid collateral, if it is low or unsatisfactory — to deny loan. Testing of the developed models proved the effectiveness of the proposed approach. So, built in research the economic and mathematical models allow to improve essentially the accuracy of assessing the creditworthiness of potential borrowers and minimize credit risk of the banking institution
Ключові слова: Кредитоспроможність, моделювання, дискримінантний аналіз, нейронна мережа, багатошаровий персептрон, радіально-базисна функція, фінансові коефіцієнти.
Key words: Creditworthiness, modeling, discriminant analysis, neural network, multilayer perceptron, radial basis functions, financial ratios
УДК: 519.86:336.77
UDC: 519.86:336.77

JEL: C38 C45 G21

To cite paper
In APA style
Novoseletskyy, O., & Yakubets, O. (2014). Legal entities creditworthiness modeling using discriminant analysis and neural networks. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 3, 120-150. http://doi.org/10.33111/nfmte.2014.120
In MON style
Новоселецький О., Якубець О. Моделювання кредитоспроможності юридичних осіб на основі дискримінантного аналізу. Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці. 2014. № 3. С. 120-150. http://doi.org/10.33111/nfmte.2014.120 (дата звернення: 17.04.2024).
With transliteration
Novoseletskyy, O., Yakubets, O. (2014) Modeliuvannia kredytospromozhnosti yurydychnykh osib na osnovi dyskryminantnoho analizu [Legal entities creditworthiness modeling using discriminant analysis and neural networks]. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, no. 3. pp. 120-150. http://doi.org/10.33111/nfmte.2014.120 [in Ukrainian] (accessed 17 Apr 2024).
# 3 / 2014 # 3 / 2014
Download Paper
74
Views
4
Downloads
1
Cited by